Geri Dön

Sağlam kestiricilerin etkinliklerinin farklı örnekleme yöntemleri için karşılaştırılması ve uygulaması

Comparison of efficiencies of robust estimators for different sapling methods and application

  1. Tez No: 178995
  2. Yazar: ARZU ALTIN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. BİRDAL ŞENOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: En Küçük Kareler Kestiricisi, Sağlam Kestirici, Örnekleme, Normal Olmayan Dağılımlar, Sağlamlık, Least squares estimator, Robust estimator, Sampling, Non-normal distribution, robustness
  7. Yıl: 2007
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 204

Özet

En küçük kareler (EKK) kestiricileri örnekleme çalışmalarında evren parametrelerini tahmin etmede yaygın olarak kullanılan kestiricilerdir. Ancak EKK kestiricileri sadece normal dağılım varsayımı altında etkin kestiricilerdir. Uygulamada, özellikle veri kümesinin aykırı değer içerdiği veya varsayılan modelden uzaklaştığı durumlarda EKK kestiricilerinin etkinlikleri azalmaktadır. Böyle durumlarda, aykırı değerlere ve varsayılan modelden sapmalara karşı daha az duyarlı olan sağlam kestiricilerin kullanılması tercih edilir. Bu çalışmanın amacı, veri setinin normal dağılıma sahip olmaması veya aykırı değer içermesi durumunda EKK kestiricisine alternatif daha etkin sağlam kestiricilerin tanıtılması ve süper evrenin uzun kuyruklu simetrik ve genelleştirilmiş lojistik dağılıma sahip olması durumunda bu kestiricilerin etkinliklerinin MSE kriteri bakımından karşılaştırılmasıdır. Çalışmada çeşitli örnekleme yöntemlerinde, kestiricilerin etkinlikleri bakımından karşılaştırılabilmesi için süper evren modeli benimsenmiştir. Süper evrenin dağılımının simetrik (uzun kuyruklu simetrik dağılımlar ailesi) ve çarpık (Genelleştirilmiş lojistik dağılım) olduğu iki farklı durum ele alınmıştır. Süper evrenin bu dağılımlara sahip olması durumunda evren parametrelerinin EKK ve sağlam kestiricileri belirlenerek, bu kestiriciler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır. Ayrıca veri setinin aykırı değer içermesi veya varsayılan modelden sapmalar olması durumunda da bu kestiriciler etkinlikleri bakımından karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Least square estimators (LSE) are commonly used to estimate the population parameters in sampling theory. However, LSEs are efficient under the Normal distribution assumption only. In practice, the efficiency of LSEs inevitably decrease if the data set includes outliers or if it has different characteristics from the assumed model. In these cases, robust estimators which are insensitive to outliers and deviations from the assumed model are prefered. The aim of this work is to introduce robust estimators alternating to LSEs, when the data set includes outliers or having characteristics rather than the Normal distribution and to compare the efficiency of these robust estimators in terms of mean square error (MSE) if the population is assumed to have the Long tail symmetric and the Generalized Logistic distributions. In the study, in order to compare the estimator efficiency, superpopulation model is assumed. Two forms of superpopulation distribution: the long tail symmetric family and the Generalized Logistic distribution family are examined. After the robust estimators of these families are determined, the estimators are compared in terms of their efficiency. In addition, estimator efficiencies are also compared in the existence of outliers and irregularities from the assumed model.

Benzer Tezler

  1. Doğrusal regrasyon çözümlemesinde sağlam kestiriciler

    Başlık çevirisi yok

    MERAL CANDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    DOÇ.DR. AYDIN ERAR

  2. Doğrusal regresyonda sağlam kestirim yöntemleri ve karşılaştırılmaları

    Robust estimation techniques in linear regression and their comparisons

    LATİF ÖZTÜRK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR KIROĞLU

  3. Regresyon çözümlemesinde sağlam konum kestiricilerinin karşılaştırılması

    A comparison between some robust location estimators in regression analysis

    YASEMİN KAYHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    EkonometriHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  4. Sağlam kısmi en küçük kareler regresyon analizinde yeni yaklaşımlar

    New approaches in robust partial least squares regression analysis

    ESRA POLAT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY

  5. Sağlam kestiricilere dayalı varyans analizi

    Analysis of variance based on robust estimators

    UFUK ZEYBEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MERAL ÇETİN